Delphi | La piattaforma di Deep Learning per la previsione della domanda

Modelli di Deep Learning proprietari, pensati per la complessità del food italiano — per retailer e produttori

Il problema

L'imprevedibilità della domanda

Ogni giorno, lungo tutta la filiera del Largo Consumo, si ripetono le stesse criticità operative.

Disponibilità di prodotto discontinua
Risorse umane mal distribuite
Prezzi non competitivi
Piani di produzione disallineati dai consumi
Una causa comune: una domanda dei consumatori imprevedibile, spesso gestita con metodi tradizionali basati solo su medie storiche.
La soluzione Tuidi

Dalle centinaia di variabili alla decisione operativa

Previsione della domanda fino alla singola referenza Suggerimento di azioni operative personalizzate sulla realtà Integrabile con i sistemi già in uso: ERP, gestionale e BI
Tecnologia

Il cuore di Delphi: la previsione della domanda

Il motore che guida l'operatività di retailer e produttori è una previsione accurata
della domanda. Gli algoritmi di Deep Learning individuano pattern nei dati
e anticipano i comportamenti d'acquisto
lungo l'intera filiera.

Come funziona Delphi

1

Algoritmi proprietari di Deep Learning

Centinaia di variabili analizzate simultaneamente,
per ogni singola referenza.

2

Un approccio multivariato

Dati interni incrociati con variabili esterne:
meteo, festività, eventi locali.

3

Modelli predittivi personalizzati

Un modello su misura per ogni cliente,
adattato al contesto operativo.

4

Previsioni aggiornate di continuo

Ricalcolo in tempo reale ad ogni cambiamento di trend.

Il risultato: decisioni veloci e data-driven.
Tre modi di prevedere

Cosa vede ogni metodo quando prevede la domanda

La domanda dello stesso prodotto, nello stesso periodo, prevista con tre metodi diversi. Ognuno considera informazioni differenti e arriva quindi a un risultato diverso.

Vendite reali Previsione Errore di previsione
1 · Serie storiche

Serie storiche e medie ponderate

Guardano solo il passato
Solo lo storico

Ripete l'andamento delle settimane passate. Promozioni, meteo ed eventi non entrano nel calcolo.

2 · Machine learning

Machine learning tradizionale

Modelli addestrati su variabili predefinite
Promozioni Temperatura Calendario

Usa solo le variabili scelte in fase di progettazione. Ciò che resta fuori dal modello non viene visto.

3 · Deep Learning

Deep Learning di Delphi

Variabili scoperte in autonomia
Promozioni Calendario Pioggia estiva leggera Evento locale scoperto

Combina molte variabili e ne trova di nuove, come un evento in zona. La previsione si aggiorna quando il contesto cambia.

Evoluzione dei modelli

Dall'apprendimento automatico al Deep Learning

Con il Deep Learning il processo diventa automatico, continuo e granulare: i modelli identificano
in autonomia nuove variabili da considerare
e le correlazioni nascoste tra esse.

Machine Learning
Machine Learning
Deep Learning
Deep Learning
Retrieval Augmented Generation

Delphi Agent: l'assistente conversazionale

Il modulo di supporto alimentato da tecnologia RAG che permette d'interagire con la piattaforma
in linguaggio naturale, per accedere a dati,
funzioni e procedure.

1

Supporto informativo

Recupera informazioni dai dati e dai documenti aziendali, con risposte precise e contestualizzate.

2

Supporto esplicativo

Spiega KPI, insight e previsioni dietro ogni suggerimento operativo.

Delphi Agent in azione
AI generativa vs AI verticale

Delphi è un' AI verticale: risponde con i tuoi dati

Delphi lavora sul venduto e su centinaia di variabili: ogni previsione è un numero concreto, pronto da usare per ordini, produzione, prezzi e personale.

AI generativaAssistente generico

«Quanti vasetti di yogurt alla fragola ordino per sabato nel punto vendita di Bologna centro?»

Non ho accesso ai dati del tuo punto vendita. In generale puoi partire dalla media degli ultimi sabati e aggiungere un margine se è attiva una promozione.
Cosa conosce
  • Il venduto di ogni punto vendita
  • Centinaia di variabili interne: promozioni, prezzi, assortimento
  • Centinaia di variabili esterne: meteo, eventi, competitor

Una risposta corretta in generale, ma il numero lo devi calcolare tu.

DelphiAI verticale

«Quanti vasetti di yogurt alla fragola ordino per sabato nel punto vendita di Bologna centro?»

180vasetti da ordinare
Vendite previste sabato164
Scorta di sicurezza16
Promo 3x2 attivaFesta di quartiereCompetitorVicinanza scuole
Cosa conosce
  • Il venduto di ogni punto vendita
  • Centinaia di variabili interne: promozioni, prezzi, assortimento
  • Centinaia di variabili esterne: meteo, eventi, competitor

Un numero calcolato sui dati della tua realtà, pronto da confermare con un click.

L'AI generativa in Delphi non fa previsioni: le spiega. I numeri nascono dal Deep Learning; Delphi Agent li traduce in linguaggio naturale e risponde al perché di ogni proposta.
Moduli

I moduli integrabili di Delphi

Una soluzione flessibile, progettata per adattarsi alle esigenze di tutta la supply chain.

Per il Retail

Inventory Management

Ottimizza la gestione dello stock riducendo le rotture e gli sprechi, migliorando disponibilità prodotto e marginalità.

Scopri di più
Workforce Management

Alloca il personale in modo efficiente in base alla domanda reale, riducendo i costi operativi e garantendo sempre la giusta copertura.

Scopri di più
Smart Pricing

Massimizza la marginalità con strategie di prezzo flessibili, mantenendo competitività rispetto alla concorrenza

Scopri di più

Per l'Industria

Demand Planning, Inventory Management e Production Scheduling

Anticipa i volumi di vendita e sincronizza la pianificazione produttiva, riducendo le inefficienze lungo la filiera e ottimizzando i flussi di ordine verso la distribuzione.

Scopri di più
Risultati

Impatto misurabile su retail e industria

Per il Retail

Inventory
Management
fino a +2%
di vendite
Workforce Management
fino a −10%
di costi del personale
Smart Pricing
+15%
per strategie di prezzo efficaci

Per l'Industria

Demand Planning,
Inventory Management
e Production Scheduling
fino a +30%
di accuracy
Storie di successo

Storie di successo e affidabilità validata sul campo

Essegrande

Come Delphi assicura la disponibilità dei prodotti a scaffale.

Gruppo Carelli

L'esperienza di Gruppo Carelli con Delphi nella gestione della domanda.

Gruppo Romano

Come Gruppo Romano ha integrato Delphi nei propri processi operativi.

Raoul Meroni — Grocery Talk

Il punto di vista di Grocery Talk sulla previsione della domanda con l'AI.

Contatti

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Raccontaci il tuo contesto operativo: ti rispondiamo entro un giorno lavorativo.

FAQ

Domande Frequenti su Delphi

Sì. Delphi è progettato per integrarsi via API con i principali ERP e software gestionali utilizzati nel largo consumo, agendo come un livello di intelligenza superiore, senza sostituire l'infrastruttura attuale.

Sì. La piattaforma è scalabile: supporta la gestione centralizzata di grandi reti e centri di distribuzione (CE.DI.), l'ottimizzazione granulare delle singole realtà retail e la pianificazione di produttori e brand.

Delphi inizia a generare previsioni accurate dopo un breve periodo di addestramento sui dati storici (solitamente poche settimane).

Sì. Oltre ai moduli retail (approvvigionamento, personale, prezzi), Delphi supporta l'industria nella pianificazione della produzione e nell'ottimizzazione degli ordini lungo la filiera.

Tuidi, in breve

Tuidi, in breve

Piattaforma, team e risorse per chi vuole capire meglio come funziona Delphi.